2025年第四季度及全年业绩表现 - 第四季度营收33.3亿美元 超出公司指引区间中点 主要由个人电子以及通信设备与计算机外设和工业领域收入推动 但汽车领域收入低于预期 [3][6] - 第四季度按美国通用会计准则计算净亏损3000万美元 上年同期为净利润3.41亿美元 亏损主要源于1.41亿美元的减值、重组及相关停产成本 以及1.63亿美元的一次性非现金所得税费用 [1][6] - 第四季度非美国通用会计准则稀释后每股收益为0.11美元 毛利率为35.2% 高于指引中点 主要得益于产品组合改善 当季产生2.57亿美元自由现金流 [2][6] - 2025全年营收118亿美元 同比下降11.1% 主要受汽车领域大幅下滑以及工业领域一定程度下滑驱动 而个人电子和通信领域实现增长 [10][11] - 2025全年毛利率为33.9% 低于2024年的39.3% 收缩主因制造效率降低、价格与产品组合、产能保留费减少、汇率影响以及更高的闲置产能费用 [12] - 2025全年按美国通用会计准则计算净利润为1.66亿美元（每股收益0.18美元） 非美国通用会计准则净利润为4.86亿美元（每股收益0.53美元） 产生21.5亿美元经营现金流和2.65亿美元正自由现金流 [13][14] 终端市场与产品部门趋势 - 按终端市场划分 第四季度通信设备与计算机外设以及个人电子收入同比均增长约17% 工业增长约5% 汽车下降约15% [8] - 按产品部门划分 第四季度模拟产品、MEMS和传感器收入同比增长7.5% 射频和光通信增长22.9% 嵌入式处理增长1.2% 功率和分立器件下降31.6% [7] - 汽车收入在第四季度实现环比增长3% 但略低于预期 管理层归因于部分一级供应商的库存提取略低于预期 传统汽车应用需求“相当疲软” [8][9] - 个人电子领域的增长前景仍主要与其最大客户绑定 预计2026年硅含量增加将继续推动该领域增长 [20] - 工业领域订单出货比“远高于平衡点” 销售点数据正以低双位数至中双位数速度增长 分销库存积压预计将在第二季度末恢复正常 [20] 2026年第一季度展望与战略重点 - 管理层预计2026年第一季度营收为30.4亿美元 环比下降约8.7% 毛利率约为33.7% 其中包含约220个基点的闲置产能费用压力 [5][15] - 预计第一季度毛利率将是全年低点 随着闲置产能费用下降以及下半年季节性因素支持营收增长 毛利率将得到改善 [16] - 公司计划2026年净资本支出约22亿美元 旨在为特定增长驱动力（如云光互连）增加产能 并支持其制造重组计划 [5][17] - 制造重组计划包括缩减某些领域的产能（如6英寸和150mm碳化硅以及200mm硅） 同时将生产转向8英寸碳化硅和300mm硅 [18] - 管理层强调了多个有望在2026年及以后支持内生增长的动力 包括汽车ADAS专用芯片、碳化硅功率器件在艰难2025年后的复苏、MEMS和图像传感器需求（以及计划收购恩智浦MEMS传感器业务 预计2026年上半年完成）、工业通用微控制器、数据中心机会（包括云光互连）以及低地球轨道卫星通信的持续势头 [19]

公司产品发布与升级 - 公司推出STM32 AI Model Zoo 4.0，包含行业最大的微控制器模型库，用于加速嵌入式AI应用的原型设计和开发[1] - 模型库规模显著扩大，模型系列数量从30个翻倍至60个，模型总数超过140个，涵盖视觉、音频和传感应用[10] - 新增对PyTorch模型的原生支持，并兼容TensorFlow Lite、Keras、LiteRT和ONNX等多种AI框架[10] 产品功能与技术优势 - 该模型库提供完整的端到端工作流解决方案，包含辅助训练脚本和与应用程序库的集成，以实现最佳性能和效率[10] - 通过提供压缩和亚字节量化模型，提高嵌入式AI的效率，帮助开发者在资源有限的微控制器上优化AI模型[2][10] - 该工具是ST Edge AI Suite的一部分，提供工具、库和实用程序的全面集合，确保从原型到生产的无缝集成[3] 市场地位与行业影响 - STM32系列是全球应用最广泛的微控制器，覆盖消费电器、可穿戴设备、通信基础设施、智能电网、工业自动化乃至近地轨道卫星等多种应用[5] - 公司通过在其通用微控制器上战略性地支持AI部署，以快速且具成本效益的方式向终端用户提供尖端技术，同时增强可持续性[5] - 公司通过推出STM32N6系列等AI加速微控制器，进一步巩固其在快速增长的嵌入式AI或边缘AI市场的领导地位[6] 开发者支持与公司承诺 - 公司致力于通过增强直至部署的基础设施来支持STM32开发者社区，帮助其快速启动项目，这是实现Physical AI承诺的一部分[2] - 公司已在边缘AI领域处于研究、创新和开发的前沿超过十年，其AI工具每年支持超过16万个项目[4] - 将AI嵌入日常配件、电器和其他电子设备可以释放该技术的变革性效益，同时提高效率并节省能源[2]